Uma técnica usada no processamento de linguagem natural (NLP) chamada Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) é utilizada para extrair dados de textos. No NER, informações significativas em um texto, conhecidas como entidades nomeadas, são identificadas e categorizadas. Entidades nomeadas são os principais assuntos de um texto, incluindo nomes, lugares, empresas, eventos e produtos. Elas também podem incluir temas, tópicos, horários, números e porcentagens. Extração de entidades, chunking e identificação são outros nomes para NER. É utilizado em várias áreas da inteligência artificial (IA), como deep learning, redes neurais e machine learning (ML). Sistemas de NLP, incluindo chatbots, ferramentas de análise de sentimentos e motores de busca, dependem fortemente do NER. Ele é empregado em análise de mídias sociais, recursos humanos (RH), atendimento ao cliente, finanças e ensino superior.
O que é Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER)?